Constructo

Método científico.El conocimiento científico es el que se adquiere por la aplicación del método científico. 

La sistematización del conocimiento científico se realiza a través de elaboración de teorías.

La elaboración de teorías

iguiendo a Delclaux, el objetivo de la ciencia es conocer mejor los fenómenos que tienen lugar en la naturaleza para explicarlos, predecirlos y controlarlos. El investigador tiene que observar, recoger y ordenar los datos que tales acontecimientos proporcionan. Podemos definir la teoría como una agrupación de esquemas conceptuales formados por conjuntos de hipótesis con los que representamos el conocimiento científico de forma sistematizada.

Una hipótesis científica es un enunciado teórico referido directa o indirectamente a acontecimientos no sujetos hasta el momento a contrastación empírica y que es modificable a la luz de nuevos datos. Tienen el objetivo de enunciar aspectos determinados relacionados con la teoría y de hacer que ésta sea contrastable empíricamente.

Una ley científica es una hipótesis de amplio alcance explicativo que ha sido confirmada y que refleja las regularidades de la naturaleza. No todas las hipótesis confirmadas pasan a ser leyes científicas, deben cumplir tres características:

1. que expresan regularidades de comportamiento bajo determinadas condiciones,
2. que sean universales y
3. que establezcan una relación necesaria entre las condiciones antecedentes y consecuentes de su enunciado.

Los términos primitivos son del lenguaje común o de otras teorías científicas para describir los fenómenos observados en la naturaleza, provienen de ámbitos externos a la propia teoría y no es función de la misma definirlos, ya que pertenecen a otras áreas de conocimiento en las que ya están definidos.

Los constructos o conceptos son términos que pueden aparecer en las teorías, hipótesis o leyes y que utilizamos para referirnos a variables que no son directamente observables. Adquirir o generar un constructo consiste en extraer de todos los posibles ejemplos de naturaleza, las características que tienen en común, lo que redunda en la mejor organización de nuestro conocimiento.

Un modelo es una representación arbitraria de una parcela de la realidad que sirve para simular su funcionamiento. Conviene hacer hincapié en el hecho de que la representación que constituye el modelo es metafórica.

Características de las teorías científicas:

• Susceptibles de prueba: de ellas se derivan hipótesis que pueden ser contrastadas con los hechos de la naturaleza, para poder determinar si se ajustan o no a ellos.
• Relevantes: una teoria tiene que ocuparse de aspectos significativos y que supongan un incremento del conocimiento en alguna parcela concreta de la realidad.
• Simples: dadas dos teorias que expliquen lo mismo, debe preferirse la que esté fomulada en términos más sencillos.
• Susceptibles de modificación: las teorías deben poder modificarse si aparecen evidencias en contra de sus predicciones.

Funciones de las teorías científicas:

• Sistematizar el conocimiento, estableciendo relaciones lógicas entre entidades antes inconexas.
• Explicar los hechos mediante hipótesis que impliquen las proposiciones que expresar dichos fenómenos.
• Incrementar el conocimiento derivando nuevas proposiciones de las premisas.
• Reforzar la contrastabilidad de las hipótesis, sometiendo las al control de las demás hipótesis del sistema teórico.
• Orientar la investigación bien sea mediante el planteamiento o en reformulación de problemas científicos relevantes o sugiriendo la recolección de nuevos datos.
• Ofrecer una representación o modelo de un sector de la realidad y un procedimiento para producir datos nuevos.

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El método científico

Características del método científico:   

• Tiene una base empírica: es un proceso conjunto de contrastación con los hechos de la naturaleza al que deben someterse sus enunciados o hipótesis.
• Diversidad de formas: el método puede ser cualitativo o cuantitativo, adoptando distintas estrategias en función del fenómeno que se estudia.
• Sistematicidad: para que la investigación sea fiable y válida el proceso de investigación debe ser sistemático y controlado.
• Fiabilidad o replicabilidad: Un estudio debe ser fiable, consistente y replicables sus métodos, condiciones y resultados.
• Validez: hace referencia tanto a la exactitud de la interpretabilidad de los resultados (validez interna), como a la generalización de las conclusiones (validen externa).
• Flexibilidad: el método se adapta al objeto de estudio de las diversas ciencias.

Tipos de método científico:

• El método inductivo: considera que solo se puede llegar al conocimiento a través de la experiencia. Observa la realidad para acumular datos, ordenarlos y establecer a partir de ellos conclusiones o leyes generales aplicables a todo el conjunto de observaciones.
• El método deductivo: se caracteriza por partir de un conjunto de axiomas o principios indemostrables a los que se llega por procesos de razonamiento o que no se apoyan en observaciones empíricas, y por establecer un conjunto de reglas de procedimiento a partir de las cuales se realizan deducciones lógicas aplicables a los datos reales. Formulan la teoría y la aplican a los datos.
• El método hipotético-deductivo: utiliza de forma combinada la inducción y la deducción.

Fases del método hipotético-deductivo:

1.     Planteamiento del problema u objeto de estudio y definición de variables.
2.     Formulación de hipótesis contrastables.
3.     Establecimiento de un procedimiento o plan de recogida de datos: selección de la muestra, aparatos y/o materiales.
4.     Análisis de datos.
5.     Interpretación de los resultados: discusión y conclusiones.
6.     Elaboración del informe de investigación comunicación de resultados.

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1. Planteamiento del problema y definición de variables

El problema

La investigación parte siempre de la identificación de un problema al que no se puede responder con los conocimientos existentes hasta el momento. Se propone una posible solución que tendrá que ser contrastada a través del diseño de procedimiento, la recogida y el análisis de datos.

El problema de la investigación suele formularse en términos de pregunta en la que suelen expresarse cómo se relacionan las variables.

Fuentes de problemas:

• La experiencia.
• Las teorías científicas.
• El conocimiento previo.

Criterios para elegir el problema:

• Su solución debe contribuir a incrementar el cuerpo de conocimientos de la disciplina.
• El problema debe conducir a nuevos interrogantes e investigaciones posteriores.
• Hay que elegir un problema que se pueda investigar.
• El problema debe ser viable para el investigador.

Definición, medición y clasificación de las variables

Una variable es una característica que puede asumir más de un valor. Los valores pueden ser numéricos o categóricos. Estos conceptos serían constructos, pero los consideramos variables cuando los definimos en términos explícitos y determinamos que indicios son los que nos permiten obtener una medida de ellos. Una constante es una característica con un solo valor.

Medición de variables

Medir es asignar números, de forma congruente, a los fenómenos observados. La medición en psicología es la asignación de números a objetos o características, mediante una serie de reglas, que permiten operativizar la conducta.

Tipos de escalas de medida:

• Escala nominal: establece relaciones de igualdad-desigualdad.
• Escala ordinal: los objetos pueden manifestar determinada cracterística en mayor grado unos que otros. Las transformaciones que admite la escala ordinal son las que preserven el orden de magnitud, creciente o decreciente, en que los objetos presentan determinada caracteristica.
• Escala de intervalo: si además de la posibilidad de evaluar la igualdad-desigualdad de los objetos y la mayor o menor magnitud que presenten, se puede contar con alguna unidad de medida, aunque esta sea albitraria, se permitirá establecer la igualdad o desigualdad de las diferencias entre las manitudes de los objetos medidos. El punto cero es arbitrario y no significa carencia absoluta de la característica medida.
• Escala de razón: el punto cero es absoluto y significa ausencia de la característica: la distancia, el peso, la velocidad, el tiempo… etc.

Clasificación de variables (perspectiva metodológica)

• Variables independientes: también llamadas variables antecedentes, variables causales, variables predictoras y factores. Llamamos variable independiente a la que el experimentador decida manipular, de acuerdo con su hipótesis para estudiar sus efectos sobre otra. Será variable independiente la que se considere “causa”.
• Variables dependientes: también llamadas variables de la tarea, variables consecuentes, variables pronostico o variables criterio. Son variables que queremos predecir utilizando otras variables. Denominaremos variable dependiente a aquello que decida medir para ver los efectos producidos por la manipulación de la variable independiente, también de acuerdo con su hipótesis.  Será variable dependiente lo que se tome como “efecto” en hipótesis de la que se parte. La variable independiente podrá adoptar distintos niveles, condiciones o tratamientos.
• Variables extrañas: son las variables ajenas a la relación buscada entre las dos variables anteriores y que pueden influir en dicha relación. Estas variables se deben prevenir, detectar y controlar en la investigación.
• Las variables de selección de valores, son variables que por su propia naturaleza o por razones éticas no pueden ser planteadas directamente por el investigador a su criterio.

Clasificación de variables (según nivel de medición y valores categóricos numéricos que pueden proporcionar)

• cualitativas

•   nominal (o categórico)
  •     dicotómica (dos categorías)
  •     politómicas (más de dos categorías)

• cuasi cuantitativas

•   ordinal

• cuantitativas

•   Intervalo y Razón
  •     discretas (no admiten valores intermedios)
  •     continuas (admiten valores intermedios)

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2. Formulación de hipótesis

La formulación de hipótesis consiste en ofrecer a partir de los supuestos teóricos una predicción tentativa del problema objeto de estudio, de forma que se pueda contrastar con los datos obtenidos.

Doble función:

• epistemológica, dado que son los elementos que permiten relacionar las teorías con los hechos de la naturaleza; y
• metodológica, porque orienta todo el proceso de la investigación.

Requisitos/principios para la formulación de la hipótesis:

• ser consistente,
• ser compatible con otras teorías, leyes.
• ser comprobable empíricamente.
• simplicidad y
• la generalización.

Operativización

Las hipótesis formuladas en términos generales deberán operativizarse para ser contrastadas. La operativización es el acto de traducir el constructo en su manifestación externa, por tanto conlleva definir con exactitud las variables implicadas y la relación entre ellas, cuáles serán las condiciones antecedentes y las consecuentes.

Contrastación

¿Qué significa contrastar una hipótesis? Es ponerla en relación con los hechos para determinar si se adecua o no a ellos. Una hipótesis nunca se puede probar, sólo se puede contrastar. La decisión sobre aceptar o rechazar la hipótesis, se hace con un cierto margen de error o nivel de confianza, que es una probabilidad.

Una hipótesis de tipo causal, también llamada hipótesis experiemtal, se suele formular en términos condicionales. Es decir, formulada dentro de uan estructura gramatical de tipo: “Si…, entonces…”

La hipótesis de trabajo es una forma muy concreta de formular un aspecto del problema, de manera que pueda ser objeto inmediato de comprobación empírica. Para formular adecuadamente la hipótesis de trabajo es necesario que exprese la relación que se espera entre las variables, lo cual, además, exige una correcta formulación de las variables que intervienen en la situación.

Para la contrastación estadística a partir de hipótesis de trabajo se formulan las hipótesis estadísticas: hipótesis nula e hipótesis alternativa.

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3. Establecimiento de un procedimiento para la recogida de datos

Hay que planificar la recogida de datos de la investigación. Las conclusiones del estudio se basarán en dichos datos. El investigador debe decidir qué clase de datos necesita recoger y con qué instrumentos o técnicas debe recogerlos. Tendrá que tomar decisiones sobre el procedimiento que mejor se ajuste a sus objetivos dentro de la estrategia metodológica con la que se desarrolla el estudio. Esto supondrá tomar decisiones sobre el diseño concreto y sobre las técnicas de recogida de datos.

Se recomienda hacer un estudio piloto que es la aplicación del procedimiento previsto para la investigación en una pequeña muestra de personas con el objeto de detectar problemas, inconvenientes  o ambigüedades susceptibles de ser corregidas.

Selección y descripción de la muestra

Para elegir una muestra, primero hay que especificar la población del estudio. Luego, se elegirá la muestra. Si la muestra elegida no representa a la población, nuestros resultados no serán generalizables a dicha población.

A cada elemento de la muestra se le denomina unidad muestral. Los sujetos constituyentes de la muestra utilizada en el estudio se denominan participantes.

Es muy importante determinar cuántas unidades muestrales vamos a necesitar en función de las necesidades del estudio y las técnicas estadísticas previstas y que procedimiento de muestreo debe seguirse, con el objetivo de que la muestra sea lo más representativa posible de la población.

Conceptos

• Población: conjunto, finito o infinito, de elementos definidos por una o más características de las que gozan todos los elementos que la componen y sólo ellos.
• Censo: estudio de todos los elementos que componen la población.
• Muestra: su conjunto o de elementos de una población.
• Muestreo: proceso por el cual es elegida la muestra. Este puede ser probabilístico y no probabilístico.
• Inferencia estadística: generalización de los resultados de la muestra a la población.

Tipos de muestreo

• probabilístico:   aquel en que puede calcularse de antemano la probabilidad de obtener cada una de las muestras posibles. Es el único tipo de muestreo capaz de darnos el riesgo que cometemos en la inferencia. Con él se obtiene una muestra representativa de la población.

• no probabilístico:  muestreo basado en criterios fijos, o por razones de accesibilidad.

Aparatos y materiales

Una decisión importante es que la elección de los instrumentos y materiales de la investigación.

El investigador debe tener buenos conocimientos de psicometría para la selección y elaboración de los instrumentos de medida.

Deben considerarse las distintas opciones disponibles, sus prestaciones y su coste, así como la fiabilidad del aparato. Todos estos aspectos habrá que detallarlos en el informe de investigación.

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4. Análisis de datos

Después de recoger los datos procedemos a su análisis mediante técnicas estadísticas, con el fin de obtener resultados interpretables en relación con los objetivos de la investigación.

Lo primero que debemos hacer con los datos es organizarlos y describirlos a través de puntuaciones resumen, para que resulten manejables y sobre todo más informativos, esta tarea le corresponde a la estadística descriptiva, la cual permite:

• resumir los datos, utilizando

• Tablas de distribución de frecuencias o representaciones gráficas, tanto para variables cualitativas como cuantitativas
• índices de tendencia central (nos indican dónde está el centro de la distribución): la medida, la mediana y la moda, e índices de posición, como los percentiles.
• Índices de variabilidad (nos indican la dispersión de los datos): la varianza y la desviación típica.
• Índices de asimetría (nos indican si la distribución es simétrica o asimétrica positiva o negativa): el intercuartílico, el de Fisher.
• Índices de apuntamiento (nos indican si la distribución es más o menos achatada respecto a la curva normal): el coeficiente de curtosis.
• Índices que informan de la relación entre variables: la correlación, la covarianza

• buscar regularidades en los datos

• utilizando representaciones gráficas a través del análisis exploratorio

• pronosticar resultados en función de los datos

• a través de la regresión

La estadística inferencial nos permite considerar las posibilidades de generalización a la población desde la muestra.

El estadístico de contraste se plantea como una medida estandarizada de la discrepancia que hay entre la hipótesis de partida (nula) que se hace sobre la población y el resultado de la diferencia de medias obtenido en la muestra (los datos de los dos grupos del estudio).

La elección del estadístico de contraste más adecuado para analizar nuestros datos se basará en los objetivos del análisis y en la comprobación de que los datos cumplen un conjunto de supuestos o características:

• El nivel de medida y el tipo de variables: niveles de escala de medida más altos permiten aplicar técnicas estadísticas más potentes. Debemos tender a medir en el nivel más alto posible para disponer de más información y más posibilidades de trabajo con los datos.
• La independencia/dependencia de las observaciones: puntuaciones procedentes de participantes proporcionan medidas independientes, mientras que dos medidas de la misma variable proporcionada por los mismos participantes, tomada en dos momentos o condiciones distintas, son medidas que se consideran dependientes o relacionadas, ya que la fuente de medidas es la misma, los mismos individuos.
• Aspectos de la distribución.

En función de que nuestros datos cumplan unos u otros supuestos podemos elegir entre los llamados contrastes paramétricos (permiten contrastar hipótesis referidas a alguna parámetro, necesitan supuestos exigentes pero se obtiene mucha información) y no paramétricos (no necesitan establecer supuestos exigentes).

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5. La interpretación de los resultados de la investigación

Supone interpretar los resultados obtenidos procediendo a su discusión y extrayendo las conclusiones de la investigación. Hay que vincular los resultados del análisis de los datos con las hipótesis de la investigación, con las teorías y con los conocimientos ya existentes y aceptados en el tema. En un primer momento, los resultados se deben interpretar en cuanto a la magnitud del efecto obtenido y las tendencias o regularidades observadas. En un segundo momento se deben comparar estos resultados con los obtenidos por otros investigadores en trabajos semejantes.

No se trata sólo de describir los resultados en unas conclusiones, sino además se realizará una discusión en la que se pondrán en relación los hallazgos con las hipótesis formuladas, los modelos teóricos y las investigaciones afines. Se debe señalar las implicaciones y la utilidad de los descubrimientos. También se debe hacer un análisis crítico de las limitaciones del estudio. El autor deberá acabar la discusión sugiriendo nuevas vías de investigación, reconociendo las limitaciones de su propio trabajo y evaluando el alcance de los logros conseguidos. La interpretación a debe terminar con unas conclusiones claras sobre el trabajo realizado.

6. Comunicación de los resultados de la investigación

Todos los trabajos deben acabar con la redacción de un informe escrito u oral que comunique lo realizado y las conclusiones obtenidas. Se debe exponer de forma sintética, clara y comprensible tanto los métodos empleados como los resultados de la investigación, con el fin de poder recibir una evaluación crítica de la misma y que con ello se enriquezca el saber científico.

Con respecto a los trabajos escritos, en casi todas las revistas o libros se deben seguir las normas de redacción de la American Psychological Association, recomienda que el informe conste de las siguientes partes:

• resumen o abstract,
• introducción,
• método,
• análisis y resultados,
• discusión y conclusiones,
• referencias bibliográficas y
• anexos o apéndices.